در این مقاله، روشی مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی برای ناحیه بندی تصاویر مغز نوزادان ارائه می شود. یکی از چالش های مهم در ناحیه بندی تصاویر مغز نوزادان، همپوشانی توزیع شدت روشنایی بافت های ماده خاکستری و ماده سفید است که منجر به کاهش دقت ناحیه بندی این نواحی می شود. برای افزایش تمایز سطوح خاکستری بین بافت های مغز، در این مقاله یک روش پیش پردازش مبتنی بر شبکه های عصبی پیچشی ارائه می شود که به طور موثری باعث افزایش دقت ناحیه بندی می گردد. برای به دست آوردن نتیجه نهایی ناحیه بندی، یک شبکه پیچشی دیگر ارائه می شود که بر اساس تصاویر مدالیتی T1-T2ناحیه بندی را انجام می دهد. برای ارزیابی روش پیشنهادی، از دو پایگاه داده که شامل تصاویر رزونانس مغناطیسی مغز نوزادان است استفاده می شود. نتایج به دست آمده نشان دهنده کارایی مناسب روش پیشنهادی در ناحیه بندی بافت های مغز است. Manuscript profile

تشخیص عیوب یاتاقان یکی از وظایف اساسی در پایش سلامت ماشین است، زیرا یاتاقان ها اجزای حیاتی ماشین های دوار هستند. این مقاله یک روش جدید را برای تشخیص عیوب در یاتاقان‌ها بر اساس ترکیبی از الگوریتم‌های استخراج ویژگی پیشنهاد می‌کند که در آن از سیگنال دو بعدی استفاده می‌شود. متفاوت از سایر روش‌های کلاسیک پردازش سیگنال یک بعدی، روش پیشنهادی این مقاله، سیگنال‌های ارتعاشی یک بعدی را به سیگنال دو بعدی (تصویر) تبدیل می‌کند، سپس از روش‌های پردازش تصویر برای تجزیه و تحلیل سیگنال تصویر استفاده می‌شود تا به هدف طبقه‌بندی عیوب رخ داده در یاتاقان برسد. تصاویر تبدیل شده از سیگنال های ارتعاشی اغلب ویژگی های بافت خاصی دارند و بافت هر دسته معیوب متفاوت است. علاوه بر این، هر توصیفگر ویژگی های فضایی را استخراج می کند. برخی از ویژگی ها ضعیف و برخی دیگر قوی هستند. در این مقاله روش حذف نقاط کلیدی اضافی سیفت (آرکم سیفت) استفاده شده ‌است. علاوه بر این، برای هر توصیفگر، بهترین ویژگی ها با استفاده از روش تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی غیر خطی انتخاب می شوند. در نهایت، ویژگی‌های انتخاب‌شده با هم ترکیب می‌شوند و برای دستیابی به بهترین عملکرد در طبقه‌بندی چهار روش طبقه‌ بندی اعمال شده و بعد از مقایسه بهترین روش طبقه بندی انتخاب می شود. عملکرد الگوریتم پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های بلبرینگ استاندارد دانشگاه کیس وسترن رزرو ارزیابی شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی نسبت به روش های دیگر خطایابی یاتاقان های غلتشی عملکرد بهتری دارد. Manuscript profile